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龙图腾网获悉宁波极望信息科技有限公司申请的专利基于能源大数据的数据汇聚方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119646276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510177793.2，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权基于能源大数据的数据汇聚方法及系统是由包正伟;吕丹甜设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能源大数据的数据汇聚方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于能源大数据的数据汇聚方法及系统，基于能源大数据的数据汇聚方法包括：获取待归档的能源数据对应的模态信息；根据模态信息对能源数据进行分类，得到能源数据的类别；根据预存的归档需求和类别确定能源数据的归档优先级；根据类别、优先级和模态信息，确定能源数据与归档需求之间的映射向量；其中，所述映射向量用于指示所述能源数据与所述归档需求之间的关联关系；根据映射向量对能源数据进行归档。本申请涉及能源数据分析技术领域，能够提升基于能源大数据的数据汇聚的准确度。

本发明授权基于能源大数据的数据汇聚方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于能源大数据的数据汇聚方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括： 获取待归档的能源数据，以及获取所述能源数据对应的模态信息； 根据所述模态信息对所述能源数据进行分类，得到所述能源数据的类别；其中，所述类别用于表征所述能源数据在能源产业中的位置；包括：对所述能源数据进行编码，得到第一编码；对所述模态信息进行编码，得到第二编码；根据所述第一编码和所述第二编码，确定所述能源数据对应的编码向量；输入所述编码向量至预先训练的第一模型，得到所述能源数据的类别向量；其中，训练所述第一模型包括：对预先获取的样本能源数据和对应的样本模态信息进行编码，得到样本编码；根据所述样本能源数据和所述样本模态信息，确定所述样本编码的置信度，所述置信度用于指示所述能源数据的语义信息和所述样本模态信息的匹配度；基于所述样本编码，根据预先构建的初始分类模型，确定对应的预测类别向量；根据所述样本编码对应的标签类别向量、所述预测类别向量以及所述置信度，确定所述初始分类模型的第一损失值；基于反向传播算法不断更新所述初始分类模型，直到所述第一损失值满足预设条件，停止更新所述初始分类模型，得到所述第一模型；其中，确定所述初始分类模型的第一损失值包括：；其中，Loss1代表所述初始分类模型的第一损失值；S代表所述置信度；i代表类别的索引；n代表类别的数量；Ai代表所述标签类别向量中第i个类别对应的概率值；Bi代表所述预测类别向量中第i个类别对应的概率值；其中，所述根据所述样本能源数据和所述样本模态信息，确定所述样本编码的置信度包括：对所述能源数据进行语义分析，得到所述能源数据的语义信息；确定所述语义信息和所述样本模态信息的匹配度；根据所述匹配度确定所述样本编码的置信度； 根据预存的归档需求和所述类别确定所述能源数据的归档优先级，所述归档优先级用于指示所述能源数据在能源产业中的重要程度；其中，所述归档需求用于指示数据管理过程中将多模态或多维度的数据进行长期保留的需求；其中，所述归档需求包括能源产业成本控制、能源系统性能优化、能源数据安全性与合规性、以及未来的数据访问和利用； 根据所述类别、所述归档优先级和所述模态信息，确定所述能源数据与所述归档需求之间的映射向量；其中，所述映射向量用于指示所述能源数据与所述归档需求之间的关联关系； 根据所述映射向量对所述能源数据进行归档。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人宁波极望信息科技有限公司，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市高新区创苑路750号003幢531室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。